四旋翼飞行器因机械设计简单、体积小、飞行速度快、机动性强、控制灵活等特点被广泛应用于军事、民用以及科学研究等众多领域。同时,它也是一个飞行状态复杂的非线性欠驱动系统,在高动态飞行状态下,难以建立准确的数学模型对其姿态进行准确描述。本文通过对四旋翼飞行器姿态传感器(加速度传感器、磁力计、陀螺仪)工作原理及特性分析,给出了基于多传感器数据组合测量飞行器姿态角的方法。重点研究了基于不同数据融合算法的姿态角数据融合问题,并利用融合后的角度实现对四旋翼飞行器小角度扰动的稳定控制。利用加速度传感器和磁力计建立组合测量飞行器姿态角的数学模型,利用坐标系变换建立陀螺仪测量姿态角数学模型。分析磁力计解算偏航角过程中产生较大影响的罗差,并通过最小二乘法进行罗差补偿,得到比较准确的偏航角估计值。对姿态角解算结果利用最小方差估计权值,建立了基于加权法解算飞行器姿态的数据融合模型;通过分析姿态角解算数学模型,分别建立标准卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的状态方程和测量方程,利用加速度计和磁力计数据,实时反馈修正陀螺仪的积分误差。针对本文中提出的三种数据融合算法,分别利用MATLAB进行仿真。基于加权融合方法解算姿态角在一定程度上能够提高姿态角解算精度,且建模简单,计算量小;标准卡尔曼滤波对于姿态角解算精度优于加权融合,但航向角的计算依赖于俯仰角和横滚角,俯仰角和横滚角的估计要在偏航角之前,实时性较差;扩展卡尔曼滤波建模和计算比较繁琐,但滤波结果最优。最后将融合估算角度和目标角度差值作为输入量,利用增量式PID控制算法得到电机调节量,实现飞行器小角度方位内的平衡控制。基于Android平台设计四旋翼飞行器地面站软件,完成系统测试。通过实验证明,利用扩展卡尔曼滤波数据融合后姿态角和PID控制可以实现四旋翼飞行器小角度扰动的控制,为进一步研究提供了借鉴作用。